RFID条码技术，具备了更准确、快速、可靠地提供实时数据，这对大批量、高速的制造企业特别重要。RFID技术的“非接触式”信息采集的方式和电子标签充当“移动的信息载体”的特点，迎合了制造业的作业流程和管理模式的需求。RFID能明显地改进和提高制造过程的各项关键性能，经济效益突出。RFID在制造业中的影响是广泛的，包括：信息管理、制造执行、质量控制、标准符合性、跟踪和追溯、资产管理、仓储量可视化以及生产率等。

纵观国内制造业20年信息化的历程，从MIS、CAD/CAM到MRP/ERP，从CIMS、SCM到CRM、PLM，企业投入了大量的人财物力，进行了大量的实践和探索，然而实现的效果还是留给企业大量分散、孤立、基于各种异构技术的“信息孤岛”。随着行业改革对管理需求的升温，制造行业信息化已由初期的盲目投入，大量功能闲置到目前追求协同生产、精益制造方向发展。未来五年ERP将紧密地与MES、PLM、CRM、SCM和BI进行集成，并与RFID技术实现集成应用，充分结合精益生产、及时生产等先进的管理理念，实现从计划、管理到控制的一体化。RFID等先进自动识别技术与ERP的集成，不仅是对ERP数据处理手段的补充，还对实现ERP真正的物流、信息流的集成，对充分发挥ERP的功效起着重要作用。在制造业实施RFID技术还可从原材料制造、采购到半成品加工、成品制造、批发、配送到零售，贯穿到全社会供应链的每一个环节，直到最终消费者。

条码标签打印头是条码打印机中最脆弱易损的器件.它象汽车一样是件损耗品,最终会损坏,然而不断的需要在正确的方式下使用标签和色带及保养和维护,才能延长条码打印头的寿命及提高打印质量.以下小编为大家介绍：如何减少条码标签打印头擦伤？

1.经常清洁打印头并使用优质平滑且背层带膜的热转印色带以减少摩擦。2.尽量减少打印头压力及打印温度。3.保证色带宽度比标签宽以防止暴露打印头被标签擦伤。4.打印头被热转印色带污染后就会需要高温、高压、高速行高的设置值。污染物积聚在打印头针上造成热传送障碍而影响打印图象质量。5.污染逐渐增加会使打印质量下降而看起来无光泽或损坏打印针。

条形码生成器生成的条形码如何申请？怎么申请条码？如何申请条码？企业具有什么资格可以申请注册厂商识别代码？

答：根据《商品条码管理办法》六条规定：依法营业执照和相关合法经营资质证明的生产者、销售者和服务提供者，可以申请注册厂商识别代码。一.准备材料1.《营业执照》（副本）原件、复印件一式两份；2.注册费用汇款凭证复印件一式两份（字迹清晰）；3.企业公章。二.办理业务受理地点：我公司受理流程：①递交材料；②现场填写《中国商品条码系统成员注册登记表》一式三份(盖公章)——点击下载；③签订《物品编码业务委托单》三.缴费收费标准：单个企业注册费用2080元/2年；集团公司注册费用3200元/2年；进出口公司注册费用3200元/2年；

条码在识读之前必须进行图像处理，下面介绍几种常见的图像处理的理论和算法。

1．灰度处理

数字图像在计算机上以位图的形式存在，位图是一个矩阵式点阵，其中每一点称为像素，像素是数字图像中的基本单位。一幅m×n大小的图像，是由m×n个明暗度不等的像素组成的。数字图像中各个像素所具有的明暗程度由灰度值所标识。一般将白色的灰度值定义为255，黑色的灰度值定义为0，而由黑到白之间的明暗度均匀地划分为256个等级。对于黑白图像，每个像素用一个字节数据来表示，而在彩色图像中，每个像素需用三个字节数据来表述，就能呈现五彩缤纷的颜色。彩色图像可以分解成红（R）、绿（G）、蓝（B）三个单色图像，任何一种颜色都可以由这三种颜色混合构成。在图像处理中，彩色图像的处理通常是通过对其三个单色图像分别处理而得到的。但是一幅彩图中每个像素都用RGB分量表示，图像文件将会变得非常庞大，因此在实际应用中，通常采用调色技术，将256色位图转变为灰度图像。对于24位真彩图，每个像素用三个字节分别表示R、G、B三个分量。将256色位图转换为灰度图像，首先必须计算每一种颜色对应的灰度值。256色位图的灰度图像与RGB值的对应关系如下：

Y＝0.299R＋0.587G＋0.114BR＝G＝B＝Y

根据R、G、B的值求出Y值后，将R、G、B的值都赋予Y值，写入新图，这样就可以将256色位图转换成灰度图像。

2．灰度直方图

在数字图像处理中，一个简单和有用的工具是直方图，它概括一幅图像的灰度级内容。任何一幅图像的直方图都包括了可观的信息，某些类型的直方图还可以由其直方图完全描述。直方图的计算是简单的，直方图的计算可以用相当低的代价来完成。

直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标级（0～L－1），纵坐标表示该灰度出现的频率（像素的个数）

3．图像二值化处理

为了便于对图像进行后续处理，需要对图像进行二值化处理，二值化处理将不可避免地丢失图像信息。若阈值选取过小，会提取多余的部分；若选取的过大，会丢失所需要的图像信息。因此阈值选取是图像二值化处理中的一项重要技术，它的选取直接关系到后续的处理。针对条码识读系统而言，二值化图像的效果直接影响到条码识读的可靠性。

阈值化分割原理：先确定一个处于图像灰度取值范围之中的阈值，然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的像素划分为两类：像素灰度值大于阈值的为一类，像素值小于和等于阈值的为另一类。这两类像素一般分属图像中的两类区域，所以对像素根据阈值分类达到了分割的目的。如果一个物体其内部具有均匀一致的灰度值，并分布在一个具有另一个灰度值均匀背景中，使用阈值的效果更佳。

阈值分割算法主要有两个步骤：

①确定需要的分割阈值。

②将像素与分割阈值做比较并划分。